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NIE 2023丨精智未来王俊奇:呼气分子分析的技术和临床应用一体化创新方案

发表时间:2023-12-02 16:48:55 来源:mile米乐首页

  2023年9月27日-28日,弗若斯特沙利文(Frost & Sullivan,简称:沙利文)第二届新投资博览会暨第十七届沙利文全球增长、科创与领导力峰会(简称“沙利文新投资大会”)生命科学新投资高峰论坛在上海浦东香格里拉大酒店隆重举办。此次论坛由沙利文、中国生物医药产业链创新转化联合体(CBIITA)联合主办,以“新向未来·砥砺前行”为主题,汇聚产业领袖、生命科学企业、投资机构及专业服务机构,聚焦生命科学投融资新机遇,一同探讨企业穿越周期的资本和产业力量。

  在本次论坛上,精智未来创始人兼CEO、京津冀国家技术创新中心博士生导师王俊奇博士分享了《呼气分子分析的技术和临床应用一体化创新方案》的主题演讲。该演讲主要围绕呼气代谢组学简介、呼气VOC分析技术概览、精智未来MEMS MicroGC+AI平台这三个部分展开。

  呼气是另外一种“血液”,因为呼气和血液一样,存在许多待挖掘和发现的分子。举例来说,呼气中含有大量的无机物分子已经在临床应用中用于诊断疾病,如检测幽门螺旋杆菌、哮喘以及监测消化道微生物的生长。同时,呼气中还存在许多有机物分子,如丙酮、异戊二烯、正己烷等,与前述的无机物分子相比,有机物分子种类更多、含量较低,因而需要更灵敏的技术来跟进。此外,王俊奇博士指出,呼出气中还包含病毒、细菌、DNA、RNA核酸以及蛋白质等,对呼出气进行大分子分析的临床和科研进展都在迅速推进中。

  呼气代谢组学作为新兴的代谢组学领域,主要专注于对呼出气体中有机物的定性和定量分析。王俊奇博士表示,其目标有二,首先是找到有机物分子与疾病之间的关联,其次是通过对这些有机物分子的分析来发现疾病治疗机理及整体代谢通路。到目前为止,已经发现的与疾病相关的底层代谢通路和过程,包括氧化应激反应、辅酶诱导的过氧化反应,以及正常代谢通路,如糖代谢、脂代谢和氨基酸代谢等。而代谢通路的异常最终会导致呼出气体中有机物分子的变化,表现为新的有机物分子的出现或者现有有机物分子含量的变化。这也正是利用呼出气体分子进行疾病诊断和筛查的基本原理。

  关于呼气代谢组学的研究进展,王俊奇博士指出,从研究文献产出来看,近年来呼气VOC分子分析的研究数量呈现明显地增长,特别是近几年增速更为加快。从全球管线分析来看,欧美国家仍然是呼气代谢组学领域的领先者。从疾病管线分析来看,大多分布在在呼吸道和消化道疾病,如肺癌、哮喘、急性胰腺炎和肺结核。

  关于生物标志物的发现到临床应用,王俊奇博士认为可大致分为四个步骤。首先是对呼出气体中生物标志物的挖掘,其次是针对生物标志物开发分析方法和技术。第一个步骤涉及许多未知因素,因而需要通用的技术分析平台,如气相色谱和质谱仪。在第二个步骤中,应该要依据明确的生物标志物开发适用于临床的分析方法,确定相关的仪器和参数。然后,在临床上验证这一些方法的有效性。最终,提交给有关部门进行审批。

  王俊奇博士首先介绍了TD-GC-MS技术,这一技术平台通过整合多种技术形成,包括三个关键部分。首先,使用Owlstone Medical公司开发的名为“ReCIVA”的呼气VOC收集器,用于捕获呼气样本中的有机物分子。在第二个部分,引入了由Markes International公司开发的热解析装置,对捕获的有机物分子进行解析。随后,通过Thermo Fisher公司开发的GC-MS气相色谱-质谱仪,对VOC分子进行分离、定量分析以及成分鉴定。总系统的运行需要经历10分钟的采样、15分钟的热解析以及近1.5小时的分子分析。迄今为止,这套由三个关键核心部分所组成的VOC biomarker挖掘平台是生物标志物挖掘领域最先进的技术之一,能将对气体分子的灵敏度提高到PPT级别。

  其次,王俊奇博士分享了便携式PC-GC-MS技术。他表示,该技术基于TD-GC-MS技术进行了一些工程化的改进,应用这一技术的COVID-19 Breathalyzer将采样时间大幅度缩短。对于新冠病毒,该设备表现出91%的灵敏度和99.3%的特异性。总体而言,这款设备处于VOC biomarker挖掘平台和临床端之间,属于一种过渡性产品,在操作上相对复杂,涉及到数据处理。

  接下来,王俊奇博士分享了PTR-TOF-Q-MS技术。该技术包括离子发射器和电子发射器,通过电子轰击水和氨气,使水分子转化成水和氢离子或氨根离子,这些离子具有相比来说较高的能量。当它们与呼出气体中的VOC分子相遇时,可以将VOC分子离子化,随后进行质谱分析。根据有关数据,应用该技术的设备可将采样和分析时间控制在一分钟内,仪器的灵敏度达到30PPT。对于新冠病毒,它的灵敏度和特异性分别达到了85.7%和97%。

  最后,王俊奇博士分享了电子鼻技术。他指出,电子鼻的工作原理源自仿生学。尽管目前人工开发的电子鼻数量较少,而且开发难度较大。然而,若能够找到足够多特异性强的传感器组合,例如金属纳米颗粒、金纳米颗粒或金属氧化物,电子鼻技术仍然具有很多优势,可以在有限范围内对某种疾病进行系统跟踪。

  通过回顾计算机技术、电脑技术的发展历史,王俊奇博士提到,如同“大型计算机-台式机-笔记本电脑-智能手机”的发展历史一样,精智未来的目标是将传统的占地面积近50到100平方米的气相色谱系统缩小,使这项技术离开实验室,走进各种应用场景。截至目前,精智未来已经将气相色谱技术缩小到台式机的尺寸规模。与此同时,精智未来正在研发一种类似手机大小的手持型气相色谱仪,从而将气相色谱技术推广到家庭环境中,让每一个人都有能力对自己的呼气进行分析。

  王俊奇博士表示,目前,精智未来开发的基于Micro GC技术的BreathSequencer仪器,通过3分钟的采样和12分钟的分析,能够对呼出气体在PPT水平上进行全谱图分析,并呈现完整的个人呼吸报告。其工作原理是基于三个核心的MEMS芯片。在第一个芯片中,对呼出气体的分子进行捕获,然后这些捕获的混合分子会进入第二个芯片,将其分裂成单个种类的有机分子。接着,它们依次进入第三个传感器芯片,通过高能的光子轰击这些有机物分子,使其离子化,从而采集到电信号,也就是将化学信号转化成电信号。在临床端,通过大样本的收集,利用AI算法找到疾病和健康组织之间的生物标志物组合,能够直接进行多种临床应用,包括癌症、慢性病以及像新冠病毒这样的流行病的诊断和筛查。

  王俊奇博士指出,微型气相色谱仪的整体技术路线是基于核心的MEMS芯片,从而取代传统大型实验室中的组件,包括采样和热解析,以及进行定性和定量分析的气相色谱和质谱仪器。这一技术路线使得设备体积减小至原来的1/20,成本降低至原来的1/10,同时提高了分析的速度24倍,其性能也得到了SGS国际第三方的验证。

  除了开发适用于不同应用场景的硬件产品,精智未来正在建立一个全球呼气代谢组学的云端平台——“精智未来云”,致力于提供了一站式的产品和基础解决方案。在实际的临床和建模过程中,需要对大量患者的样本做分析,不仅有纵向分析,还有跨病人、健康人以及跨疾病种类的繁杂数据库分析。由于无法用人工手段完成海量的数据分析,且找到生物标志物组合的过程也不够精准。因此,通过运用AI技术,可以更高效、更快速、更准确地找到与疾病相关的生物标志物组合。

  “精智未来云”集合了数据探索工程、呼气图谱的特征查询工程、基于临床数据的疾病诊断模型等。随着临床样本的增加,该平台将具备自动迭代和学习的功能,从而一直在优化和改进对某种疾病的特异性和灵敏性。王俊奇博士提出,精准医学领域中,单一的组学角度是没有办法解决所有问题的。因此,除呼气代谢组学外,精智未来也进行了包括基因组学、蛋白组学等在内的多组学数据分析,希望实现针对疾病更精准的诊断和筛查。

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